DMEM, or Opti-MEM, that is the Question: An Important Consideration for Extracellular Vesicle Isolation and their Downstream Applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Serum-free synthetic media are frequently used as an alternative to extracellular vesicle-depleted serum containing media (EV-DEP) for EV production. However, the impact of this medium on EV biogenesis, release, and composition remains poorly understood. Here, we comprehensively characterised EV release by MDA-MB-231 or HEK-293T cells cultured in EV-DEP DMEM versus a serum-free synthetic medium, Opti-MEM. In Opti-MEM culture, cells released significantly more CD9- and CD63-positive EVs compared to EV-DEP DMEM. Proteomic analysis revealed that EVs from EV-DEP DMEM contained more histones and bovine proteins. Cells cultured in Opti-MEM released a substantially higher proportion of small-EVs derived from the sphingomyelinase-MVB pathway (60%) compared to EV-DEP DMEM (30%). Conversely, cells cultured in EV-DEP DMEM were more reliant upon the ROCK kinase pathway to release ectosomes (45 %) compared to OptiMEM (15 %). Where cells cultured in EV-DEP DMEM employed RabGTPase-dependent mechanisms for MVB-derived EV release (Rab3d, Rab27a, and Rab27b), cells cultured in Opti-MEM did not. Given that cells cultured in Opti-MEM vs EV-DEP DMEM produce EVs with different protein signatures from distinct molecular pathways, the choice of medium should be carefully considered when designing EV studies – particularly if they are to be used in therapeutic or immunological experiments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».